Freigeben über

LearningModelEvaluationResult Klasse

  • Referenz

Definition

Namespace:
Windows.AI.MachineLearning
Bearbeiten

Ruft die Ergebnisse der Auswertung ab.

public ref class LearningModelEvaluationResult sealed
/// [Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract, 65536)]
/// [Windows.Foundation.Metadata.MarshalingBehavior(Windows.Foundation.Metadata.MarshalingType.Agile)]
class LearningModelEvaluationResult final
[Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(typeof(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract), 65536)]
[Windows.Foundation.Metadata.MarshalingBehavior(Windows.Foundation.Metadata.MarshalingType.Agile)]
public sealed class LearningModelEvaluationResult
Public NotInheritable Class LearningModelEvaluationResult
Vererbung
Object Platform::Object IInspectable LearningModelEvaluationResult
Attribute
ContractVersionAttribute MarshalingBehaviorAttribute

Windows-Anforderungen

Gerätefamilie
Windows 10, version 1809 (eingeführt in 10.0.17763.0)
API contract
Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract (eingeführt in v1.0)

Beispiele

Im folgenden Beispiel werden die ersten Eingabe- und Ausgabefeatures des Modells abgerufen, ein Ausgabeframe erstellt, die Eingabe- und Ausgabefeatures gebunden und das Modell ausgewertet.

private async Task EvaluateModelAsync(
    VideoFrame _inputFrame, 
    LearningModelSession _session, 
    IReadOnlyList<ILearningModelFeatureDescriptor> _inputFeatures, 
    IReadOnlyList<ILearningModelFeatureDescriptor> _outputFeatures,
    LearningModel _model)
{
    ImageFeatureDescriptor _inputImageDescription;
    TensorFeatureDescriptor _outputImageDescription;
    LearningModelBinding _binding = null;
    VideoFrame _outputFrame = null;
    LearningModelEvaluationResult _results;

    try
    {
        // Retrieve the first input feature which is an image
        _inputImageDescription =
            _inputFeatures.FirstOrDefault(feature => feature.Kind == LearningModelFeatureKind.Image)
            as ImageFeatureDescriptor;

        // Retrieve the first output feature which is a tensor
        _outputImageDescription =
            _outputFeatures.FirstOrDefault(feature => feature.Kind == LearningModelFeatureKind.Tensor)
            as TensorFeatureDescriptor;

        // Create output frame based on expected image width and height
        _outputFrame = new VideoFrame(
            BitmapPixelFormat.Bgra8, 
            (int)_inputImageDescription.Width, 
            (int)_inputImageDescription.Height);

        // Create binding and then bind input/output features
        _binding = new LearningModelBinding(_session);

        _binding.Bind(_inputImageDescription.Name, _inputFrame);
        _binding.Bind(_outputImageDescription.Name, _outputFrame);

        // Evaluate and get the results
        _results = await _session.EvaluateAsync(_binding, "test");
    }
    catch (Exception ex)
    {
        StatusBlock.Text = $"error: {ex.Message}";
        _model = null;
    }
}

Hinweise

Windows Server

Um diese API unter Windows Server verwenden zu können, müssen Sie Windows Server 2019 mit Desktopdarstellung verwenden.

Threadsicherheit

Diese API ist threadsicher.

Eigenschaften

CorrelationId

Die optionale Zeichenfolge, die an LearningModelSession.Evaluate übergeben wurde.
ErrorStatus

Wenn bei der Auswertung ein Fehler aufgetreten ist, wird ein Fehlercode für die Ursache des Fehlers zurückgegeben.
Outputs

Ruft die Ausgabefeatures des Modells ab.
Succeeded

True, wenn die Auswertung erfolgreich abgeschlossen wurde; Andernfalls false.

Gilt für:

Weitere Informationen